Welcome to Jiyuniverse

해서 글 올릴 틈도 없다 . . . 그냥 바쁘게 공부 중.

하하하하하.labels 폴더가 다 날아갔었다. 처음 데이터셋에서 다시 같은 코드를 돌리는 게 내키지 않아서,images 내부 폴더 각각의 파일명과 비교해서 같으면 labels 내부 폴더에 저장하는 코드를 작성했다. def collect_same_file(origin_list, labels) : # origin_list = images_test origin_list_set = {os.path.splitext(os.path.basename(img))[0] for img in origin_list} dest_list = [label for label in labels if os.path.splitext(os.path.basename(label))[0] in origin_list_set] return de..

squeeze() 크기가 1인 차원을 자동으로 제거하는 함수이다.x = torch.rand(1, 1, 20, 128)x = x.squeeze() # [1, 1, 20, 128] -> [20, 128]x2 = x.squeeze(dim=1) # [1, 1, 20, 128] -> [1, 20, 128] batch_size = 1 일 경우 위의 코드에서 x와 같이 제거될 수 있기 때문에 dimension을 지정해주어야 한다. unsqueeze() 주어진 차원(dim)에 길이가 1인 차원을 추가해주는 함수이다. 차원을 하나 늘려서 텐서의 형태를 바꾼다고 생각하자. import torchx = torch.tensor([10, 20, 30])print(x.shape) # torch.Size([3])# dim=0에 ..

torch.rand(), torch.randint() PyTorch에서 0과 1 사이의 랜덤한 숫자로 이루어진 텐서를 생성하는 함수 import torchx = torch.rand(3, 4)print(x)#출력tensor([[0.7451, 0.2853, 0.5768, 0.9132], [0.1235, 0.6674, 0.8315, 0.4291], [0.3927, 0.8241, 0.1483, 0.9138]]) torch.rand(행, 열) -> (3x4) 크기의 랜덤 텐서를 생성한 코드이다. 모든 값이 0 이상 1 미만인 실수형(float32)이다. torch.randint(low, high, size)를 사용하면 low 이상 high 미만의 정수형 랜덤 텐서를 생성한다. torch...

KAIST 주재걸 교수님의 딥러닝 강의를 듣고 필기한 내용입니다. 추후 정리 예정 One kind of neural networksInput node, Weights → Output nodeSingle Layer Perceptron활성함수 : Hard thresholding function내적 + bias 값이 0 이상이면 1, 음수이면 0AND, OR, XOR Gate로 표현 가능Decision Boundary in Perception하나의 직선만으로 양수, 음수 구분 가능 (AND, OR) But, It is not possible to solve a XOR problem using a single layer perceptron→ Single layer perceptron can only solve ..

24년에 만들었던 GUI 와는 다른 기능, 목적을 갖는 GUI이다.오랜만에 또 GUI 를 사용하니까 블로그 생각이 나서 돌아오게 되었다...  문제점 (수정한 점)Loop가 끝나지 않으면 Stop하지 못하는 문제Impedance 그래프가 아예 뜨지 않았던 문제Stop 버튼을 누르면 그래프 볼 수 있게 유지하고 .csv 파일로 데이터 저장하기전체적인 UI 깔끔하게추후 수정 예정.exe 로 만들기.csv에 1초 간격으로 데이터 저장 -> 더 적은 간격으로 데이터 저장 오픈소스가 아니라서 코드는 나중에 몇몇 함수만 올릴 예정이다!

pytorch로 시작하는 딥러닝 기초 - 추후 수정 예정1D : Vector2D : Matrix3D : Tensor 4D : 3D + Y축 확장5D : 4D + X축 확장6D : 5D + Z축 확장  시계열 데이터를 다루는 NLP의 경우에도 3차원 텐서로 입출력텐서 = (batch size, length, dim)length X dim = 문장x축: Time stepbatch size 만큼 문장이 존재한다.  일반적인 곱셈 , 더하기 : 두 Matrix의 size가 같아야 함.a.mul(b) -> a, b의 size가 다르면 BroadCasting을 통해 일반 곱셈을 수행a.matmul(b) -> 행렬 곱 수행.

웹 개발자가 되겠다고 굳게 다짐했던 1학년임베디드 시스템을 공부하겠다고 학부 연구생을 시작하게 되었던 2학년머신러닝, 딥러닝 공부량이 방대하다는 것을 깨닫고 포기한 3학년ML, DL 공부를 시작하게 되어 LG Aimers, 코멘트 직무부트캠프를 시작하게 된 3학년 겨울방학. LG Aimers는 해커톤 팀 구하시는 분들의 스펙이 대단해서 놀랐다 단순 부트캠프인줄 알았던 나...;이번 기수에는 Phase II 까지만 도전해보려 한다4학년 1학기 때 불태워서 2학기에 졸업 프로젝트 성공적으로 해내고 싶다.잘 해내었으면 좋겠다는 마음에 블로그 활동을 재개한다!

2024-01-05에 작성된 글입니다. (블로그 이전) csv 모듈을 이용해서 파일을 불러와도 되지만 더 간단하게 numpy를 사용하여 .txt 파일을 불러왔다. 1. 저번 글에서 파일 불러오기를 하여 얻은 파일 경로를 InputToPlot에 전달해 준다. def slot_fileopen(self): fpath = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Open file', './') self.filename.setText(fpath[0]) self.InputToPlot(fpath[0]) 2. numpy의 loadtxt를 이용하여 .txt 파일을 가져온다.  def InputToPlot(self, f_name): data = np.load..

2024-01-05에 작성된 글입니다. (블로그 이전)  예전 연구실 선배가 제작하고 가신 임베디드 시스템 데이터를 시각화하는 GUI를 다른 프레임워크를 사용하여 제작하기로 했습니다.자바, C가 익숙해서 파이썬은 기초 문법만 알고 사용해본 적은 딱히 없었어요 pyside6 기초만 보고 무작정 시작했습니다.pip install pyside6pip install pyside6-designer  PySide6 designer를 사용하면 간단히 위젯을 끌어와서 레이아웃을 배치할 수 있어요.PyQt도 designer Tool이 있는 걸로 알고 있습니다.(venv-PySide) PS C:\Users\ㅇㅇㅇ\PycharmProjects\PySide> pyside6-designer  pyside6-designer를 사..